package com.heima.article.listener;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.heima.article.dto.ArticleStreamMessage;
import com.heima.article.dto.UpdateArticleMessage;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.stream.annotation.EnableBinding;
import org.springframework.cloud.stream.annotation.StreamListener;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.SendTo;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.time.Duration;

@EnableBinding(HotArticleProcess.class)
public class HotArticleListener {

    @Value("${commit.time}")
    private String time;

    @StreamListener("article_behavior")
    @SendTo("article_result")
    public KStream<String,String> process (KStream<String,String> input) {
        //统计每篇文章在15秒内的所有操作行为的汇总
        //收到的消息格式为UpdateArticleMessage
        KStream<String, String> map = input.map(new KeyValueMapper<String, String, KeyValue<String, String>>() {
            @Override
            public KeyValue<String, String> apply(String key, String value) {
                System.out.println("接收到消息" + value);
                //将json转化为对象，提取文章id
                UpdateArticleMessage updateArticleMessage = JSON.parseObject(value, UpdateArticleMessage.class);
                Long articleId = updateArticleMessage.getArticleId();
                //构建新的KeyValue
                return new KeyValue<>(articleId.toString(), value);
            }
        });
        //将收到的消息进行处理，获取文章id
        //根据文章id来进行分组
        KGroupedStream<String, String> groupByKey = map.groupByKey();
        //添加时间窗口
        long timeLong = Long.parseLong(time);
        TimeWindowedKStream<String, String> windowedBy = groupByKey.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMillis(timeLong)));
        //编写自定义的聚合处理逻辑
        //聚合初始化流程
        Initializer<String> init = new Initializer<String>() {
            @Override
            public String apply() {
                //收到第一条消息，聚合的初始化结果
                return null;
            }
        };
        // 聚合处理的逻辑
        Aggregator<String, String, String> aggregator = new Aggregator<String, String, String>() {
            @Override
            public String apply(String key, String value, String aggregate) {
                // 每次接收到消息,都在这个方法内执行一遍
                // key 是上面自定义的KeyValue中的key --> 文章id
                // value 是上面自定义的KeyValue中的value --> json = {"articleId":1540597913363701761,"type":1,"add":1}
                // aggregate 是在同一个时间窗口内上一次聚合的结果
                // 聚合处理的结果是 ArticleStreamMessage
                System.out.println("开始本次消息的处理: key =  " + key);
                System.out.println("开始本次消息的处理: value = " + value);
                System.out.println("上一次聚合的结果: " + aggregate);
                ArticleStreamMessage message = null;
                // 判断上一次聚合的结果是否为空
                if (StringUtils.isEmpty(aggregate)) {
                    // 如果是空,构建新的结果
                    message = new ArticleStreamMessage();
                    message.setArticleId(Long.parseLong(key));
                } else {
                    // 如果不是空,结果直接从上一次提取
                    message = JSON.parseObject(aggregate, ArticleStreamMessage.class);
                }
                // 提取本次接收的消息
                UpdateArticleMessage updateArticleMessage = JSON.parseObject(value, UpdateArticleMessage.class);
                // 处理本次消息的更新  操作类型 0 阅读 1 点赞 2 评论 3 收藏
                switch (updateArticleMessage.getType()) {
                    case 0:
                        // 0 阅读 将message中的阅读数量加上本次的增量
                        message.setView(message.getView() + updateArticleMessage.getAdd());
                        System.out.println("阅读量增加: " + updateArticleMessage.getAdd());
                        break;
                    case 1:
                        // 1 点赞 将message中的点赞数量加上本次的增量
                        message.setLike(message.getLike() + updateArticleMessage.getAdd());
                        System.out.println("点赞量增加: " + updateArticleMessage.getAdd());
                        break;
                    case 2:
                        // 2 评论 将message中的评论数量加上本次的增量
                        message.setComment(message.getComment() + updateArticleMessage.getAdd());
                        System.out.println("评论量增加: " + updateArticleMessage.getAdd());
                        break;
                    case 3:
                        // 3 收藏 将message中的收藏数量加上本次的增量
                        message.setCollect(message.getCollect() + updateArticleMessage.getAdd());
                        System.out.println("收藏量增加: " + updateArticleMessage.getAdd());
                        break;
                }
                // 将本次更新的结果保存到聚合的中间结果
                String json = JSON.toJSONString(message);
                System.out.println("本次聚合完成结果: json =  " + json);
                return json;
            }
        };
        // 获取聚合的结果
        KTable<Windowed<String>, String> aggregate = windowedBy.aggregate(init, aggregator);
        // 转换聚合结果
        KStream<String, String> result = aggregate.toStream().map(new KeyValueMapper<Windowed<String>, String, KeyValue<String, String>>() {
            @Override
            public KeyValue<String, String> apply(Windowed<String> key, String value) {
                System.out.println("时间窗口最终处理结果: " + value);
                return new KeyValue<>(key.key(), value);
            }
        });
        // 最终发送到结果的value是 ArticleStreamMessage转换成json格式
        return result;
    }
}
